随着算法需求越来越旺盛，依赖人工标注不能满足市场需求，因此增强数据处理平 台持续学习能力，由机器持续学习人工标注，提升预标注和自动标注能力对人工的 替代率将成趋势。远期，越来越多的长尾、小概率事件所产生的数据需求增强，机 器模拟或机器生成数据会是解决这一问题的良好途径，及早研发相应技术也将成为 AI基础数据服务商未来的护城河。
在此背景下,2021年10月28日,由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）与苏州市金融科技协会联合主办的第四届中国金融科技产业峰会暨第三届中新（苏州）金融科技应用博览会在苏州.
伴随着算法、算力的突破，以及海量数据的支撑，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在历经三次技术浪潮之后，终于在近十年迎来了新的发展契机， 成为驱动当前科技创新和产业升级的新引擎。与此同时，以数据为基础的人工智 能技术带来的多样化的创新形式，也给知识产权（Intellectual Property，IP）管理 带来了诸多挑战。目前频发的知识产权和数据领域的相关争议与案件无不体现了 这一挑战的来临。
云计算是信息技术发展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重大变革 和必然趋势。支持企业上云，有利于推动企业加快数字化、网络化和智能化转 型，提高企业的创新能力。 云计算帮助企业降低IT资产的闲置率，让用户使用更灵活、弹性和便捷。计 算/存储资源不足或配置较低的问题将不再成为制约芯片设计周期的瓶颈，同 时极大降低中小创的前期资产投入和EDA平台建设周期，为产品上市赢得宝 贵时间。
科技是日常生活中不可或缺的一部分。认知技术和人 工智能正在进入人类的生活。人工智能具有推动可持 续竞争优势和商业价值的潜力。此外，人工智能正在 迅速成为一种变革型技术，这将对我们如何互动和做 出决策产生深远影响。例如，员工如何与作为虚拟助 手的聊天机器人进行交互。
全球已经掀起行业数字化转型的浪潮，数字化是基础，网络化是支撑，智能化是目标。通过对人、 物、环境、过程等对象进行数字化产生数据，通过网络化实现数据的价值流动，以数据为生产要素，通过智能化为各行业创造经济和社会价值。智能化是以数据的智能分析为基础，从而实现智能决策和智能操作，并通过闭环实现业务流程的持续智能优化。
碳达峰、碳中和目标是我国基于当前环境问题和能源危机提出的重大战略决策。“十四五”时期，我国进入以降碳为重点战略方向、促进经济社会发展全面绿色转型的关键时期，园区作为区域经济发展、产业调整升级的空间承载形式，又是地区社会经济发展水平的衡量标志，在提供了大量基础设施和公共服务的同时也成为了碳排放的主要源头，是我国实现“双碳”目标的重要切入点和着力点。
工业互联网标识解析体系建设是我国工业互联网发展战略的重要任务之一，《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、《工业互联网发展行动计划（2018-2020 年）》、《工业和信息化部办公厅关于推动工业互联网加快发展的通知》等政策文件均对工业互联网标识解析体系的建设进行了部署，包括各级标识解析节点建设，标识解析产业生态培育，标识应用创新发展。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
业界拥有多种专用迁移工具，并提供完善的迁移服务，助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台，实现业务的云化应用
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
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